Weights & Biases

Weights & Biases (W&B), geliştiricilerin ve ekiplerin daha iyi modelleri daha hızlı oluşturmasına yardımcı olmak için tasarlanmış lider bir Makine Öğrenimi Operasyonları (MLOps) platformudur. Deney takibi, veri kümesi sürümleme ve model yönetimi için bir dizi araç sağlayarak, tüm makine öğrenimi yaşam döngüsünü eğitimden üretime kadar kolaylaştırır. W&B, önemli bilgileri merkezileştirerek gelişmiş işbirliği, tekrarlanabilirlik ve model performansı hakkında içgörü sağlar. Hiperparametre ayarlama ve performans optimizasyonu gibi yinelemeli geliştirme içeren projeler için vazgeçilmez bir araçtır. W&B'yi Ultralytics projelerinizle nasıl entegre edeceğinizi resmi belgelerde öğrenebilirsiniz.

Weights & Biases'ın Temel İşlevleri

W&B platformu, yapay zeka geliştirmedeki yaygın zorlukları ele alan çeşitli temel özellikler sunar:

• Deney İzleme: Hiperparametreleri, kesinlik ve duyarlılık gibi performans metriklerini ve GPU kullanımı gibi sistem metriklerini otomatik olarak kaydeder. Bu, geliştiricilerin farklı eğitim süreçlerini kolayca karşılaştırmasına ve kod veya veri değişikliklerinin etkisini anlamasına olanak tanır. Daha fazla bilgi için ML deney izleme kılavuzlarını inceleyebilirsiniz.
• Sürüm Kontrolü için Artifact'ler: W&B Artifacts, veri kümeleri ve model ağırlıkları için güçlü sürüm kontrolü sağlar. Bu, kullanılan tam kodu, verileri ve yapılandırmayı yakalayarak her sonucun yeniden üretilebilir olmasını sağlar; bu da hem araştırma hem de ticari model dağıtımı için kritik öneme sahiptir. Resmi W&B Artifacts belgelerinde bu konuda daha fazla bilgi edinebilirsiniz.
• İnteraktif Görselleştirme: Platform, sonuçları görselleştirmek için güçlü, etkileşimli panolar içerir. Kullanıcılar özel grafikler oluşturabilir, özellik haritalarını analiz edebilir ve sınırlayıcı kutular veya görüntü maskeleri gibi çıktıları gerçek zamanlı olarak inceleyerek model davranışını ayıklayabilir.
• İşbirliği ve Raporlar: W&B, kullanıcıların projeleri paylaşmasına, sonuçları karşılaştırmasına ve ayrıntılı raporlar oluşturmasına olanak tanıyarak ekip çalışmasını kolaylaştırır. Bu W&B Raporları, bulguları belgelemek ve bir kuruluş genelinde içgörüleri paylaşmak için görselleştirmeleri, metni ve kodu birleştirebilir.

Platform Olarak W&B ve Kavramlar Olarak Weights and Biases

"Weights & Biases" platformunu, sinir ağlarındaki (NN) "ağırlıklar" ve "sapmaların" temel kavramlarından ayırmak önemlidir.

• Ağırlıklar ve Sapmalar (Kavramlar): Bunlar, bir modelin temel öğrenilebilir parametreleridir. Model ağırlıkları, nöronlar arasındaki bağlantının gücünü belirlerken, sapmalar aktivasyon fonksiyonunun çıktısını kaydıran ek parametrelerdir. Eğitim sırasında, bu değerler kayıp fonksiyonunu en aza indirmek için geri yayılım gibi süreçlerle ayarlanır.
• Weights & Biases (Platform): Bu, bir modelin ağırlıkları ve sapmaları için en uygun değerleri bulma sürecini yönetmenize yardımcı olan bir MLOps aracıdır. PyTorch veya TensorFlow gibi çerçevelerin yerini almaz, bunun yerine eğitim sürecini izlemek ve görselleştirmek için onlarla entegre olur.

Özetle, W&B platformu, bir modelin optimal ağırlıklarını ve sapmalarını üreten deneyleri izlemek ve düzenlemek için altyapı sağlar.

Weights & Biases'ın Gerçek Dünya Uygulamaları

W&B, makine öğrenimi geliştirme süreçlerini iyileştirmek için çeşitli sektörlerde yaygın olarak kullanılmaktadır.

1. Bilgisayarlı Görü Modelleri Geliştirme: Otonom araçlarda nesne algılama için bir Ultralytics YOLOv8 modeli eğiten bir ekip, farklı veri artırma stratejileri veya omurga mimarileriyle eğitim çalıştırmalarını günlüğe kaydetmek için W&B'yi kullanabilir. Argoverse gibi veri kümelerinde performans metrikleri üzerindeki etkiyi görselleştirebilir, W&B panosunda sonuçları karşılaştırabilir ve daha sonra dağıtım için Artifacts'i kullanarak en iyi performans gösteren model ağırlıklarını sürümleyebilir. Weights & Biases ile Ultralytics'i süper şarj etme hakkındaki blogumuzda bu entegrasyonun faydaları hakkında daha fazla bilgi edinin.
2. Tıbbi Görüntü Analizi: Örneğin Beyin Tümörü veri kümesi üzerinde eğitilmiş bir model kullanarak hastalıkları tespit etmek için tıbbi görüntü analizi yapan araştırmacılar, W&B'den yararlanabilir. Önceden eğitilmiş modellerin ince ayarını içeren deneyleri izleyebilir, segmentasyon maskelerini veya sınıflandırma doğruluğunu görselleştirebilir ve ayrıntılı raporlar paylaşarak işbirliği yapabilirler. Bu, hassas uygulamalarda çok önemli olan ve açıklanabilir yapay zeka (XAI) hedefleriyle uyumlu olan şeffaflık ve yeniden üretilebilirliği sağlar.